基于注意力机制的上下文相关的问答配对方法

• 作者: 周国栋 张璐 李寿山 王路
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 非正式文本 问答配对 上下文相关 注意力机制
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 问答与对话系统
• 页码范围: 125-132
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 5190字
• 语种: 中文

摘要

目前,关于问答的大部分研究都是面向正式文本的问答对.然而,与以往研究不同的是,该文关注于社会媒体上存在的非正式文本问答对.非正式文本会存在问题文本里包含多个问题以及回答文本里包含多个回答的情况.针对该情况,我们提出了一个新的任务:问答配对,即对问题文本的每个问题,从答案文本中找到和该问题相关的句子.首先,我们从产品问答网站上收集了大规模非正式文本问答对,并在此基础上创建了一个产品问答配对语料库.其次,为了解决非正式文本中存在的噪声问题,提出了一种基于注意力机制的上下文相关的问答配对方法.实验结果表明,该文提出的方法能有效地提升非正式文本的问答配对的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张璐	苏州大学计算机科学与技术学院	31	111	5.0	10.0
2	周国栋	苏州大学计算机科学与技术学院	138	1425	22.0	32.0
3	李寿山	苏州大学计算机科学与技术学院	68	618	13.0	23.0
4	王路	苏州大学计算机科学与技术学院	3	1	1.0	1.0